Development and Balance Evaluation for Land Use and Transport Interaction Using Node‐Place Model and Data Envelopment Analysis
Notice bibliographique
Résumé
To meet the evolving demands of land use and transport interaction (LUTI) assessment within China’s national territory spatial planning (NTSP) system, this paper introduces the level of development (LoD) and the level of matching (LoM) evaluation models, based on the traffic facility and land use factors. The LoD model, founded on the modified node‐place model, provides a comprehensive assessment of the traffic facility and land use development scales. Conversely, the LoM model, grounded in data envelopment analysis methods, evaluates the relative relationship between transport services and the travel demand generated by land use. The integrated use of LoD and LoM can both reflect the development scale and matching status between traffic services and travel activities, which are crucial contents in the planning works, especially within the NTSP framework. The proposed models are tested in the city of Guangzhou, and the LoD values exhibit peaks in central urban zones, suburban towns, and areas adjacent to railway transit, with a decline observed in rural farmland and ecological regions. In contrast, the LoM distribution performs a distinct pattern, highlighting numerous underperforming areas with congestion or idle problems in urban centers, alongside well‐coordinated regions showcasing a balance between traffic facilities and land uses in rural regions. Furthermore, the LoM scores revealed frequent instances of facility crowding in urban regions and intensive occurrences of facility idleness in rural areas. By marking regions with low LoD scores, the LoD model finds suitable application in determining the urban development border, essential for restricting land development and preserving farmland and ecological areas. Meanwhile, LoM aids in improving urban renewal efforts by assessing and optimizing the balance between intensive land uses and limited traffic facilities. Validated against the existing metrics, the combined use of LoD and LoM efficiently captures the most details of the LUTI process at the lowest computational cost.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».